SELF-RUNNING REPOSITORY
openclaw_os
社内ナレッジ自動分類の経営 OS を、自動車産業の不具合データ管理に応用可能。
LIVE9 agents · 28 cron · 5-layer signal
Industry · Automotive
自動車のための Claude Code 法人研修・導入支援
設計レビュー、不具合報告、サプライヤー対応 — 自動車産業のドキュメント業務を Claude Code で標準化します。
想定読者: 設計 / 品質保証 / 購買 / DX 推進（完成車・部品・関連 Tier1 / Tier2 メーカー）
Pain Points
自動車 の現場で起きている 3 つの痛み
01
設計変更通知 (DCN) のレビュー工数
変更ごとに関連部位を人手で洗い出す。リコールリスク。
02
不具合報告の構造化が追いつかない
ディーラー / 現場からの不具合報告が文書バラバラ、原因解析が遅れる。
03
サプライヤー対応の属人化
担当者ごとに対応が異なり、引継ぎで情報が失われる。
Implementation Patterns
Claude Code で実装する 3 パターン
すべて当社が自社で日次稼働させているコードベースから派生した実装パターン。 研修・伴走で そのまま開いて見せます。
Pattern 01レビュー工数 -50%
DCN 影響範囲検出 Subagent
設計変更通知を読み込み、関連部品 / マニュアル / 試験項目を自動リストアップ。
Pattern 02原因解析の初動時間短縮
不具合報告の自動構造化
ディーラー報告を Subagent が読み込み、現象・部位・原因仮説を構造化。
Pattern 03対応品質の均質化
サプライヤー対応 Skills 標準化
社内の対応指針を Skills 化、新人でも一定水準の対応ができる支援。
Case Reference
参照する 自社実装
この業種の実装パターンの下敷きとなる、当社で稼働中のプロダクト。
FAQ
自動車 業界からよく頂く質問
機密度の高い設計データを AI に入れるリスクは？
Mac mini オンプレ + 入力制限 Hook で外部に出さない構成に対応します。Anthropic Bedrock 経由のプライベート運用も組めます。
CAD データとも連携できますか？
STEP / IGES / 3D PDF の構造化解析を Subagent で実装するパターンが組めます。